電動(dòng)機(jī)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化方向主要包括以下幾個(gè)方面：

首先，對(duì)于混合式直線力電機(jī)，要確保外徑尺寸不變以配合直驅(qū)式電液伺服閥的連接部分，而軸向尺寸可微調(diào)。通過改變電機(jī)內(nèi)各個(gè)零件的尺寸及位置，如氣隙軸向?qū)挾?、磁鋼及?dǎo)磁環(huán)的厚度等參數(shù)，建立基于 DNN 的驅(qū)動(dòng)力和線性度預(yù)測(cè)模型，并提出帶有懲罰項(xiàng)的優(yōu)化函數(shù)，將驅(qū)動(dòng)力最大化同時(shí)保證線性度小于 0.05。

其次，改進(jìn)算法以提高搜索能力。如使用 DE 算法的變異策略改進(jìn) CS 算法的局部搜索階段，選擇 DE/current-to-best/2、DE/current-to-rand/2、DE/rand-to-best/2 等變異策略，其中 DE/rand-to-best/2 策略搜索能力更強(qiáng)，收斂速度更快。

再者，優(yōu)化搜索步長(zhǎng)。通過自適應(yīng)步長(zhǎng)策略，讓飛行距離隨迭代次數(shù)增加而減少，對(duì)適應(yīng)度低的個(gè)體使用較大飛行距離，從而提高解的精度，避免陷入局部最優(yōu)解。

最后，對(duì)比不同算法的優(yōu)化效果。與傳統(tǒng)智能優(yōu)化算法如 GA 算法和 PSO 算法相比，ACS-DE 算法計(jì)算時(shí)間短、收斂速度快，能找到相對(duì)最優(yōu)的解，優(yōu)化后的電機(jī)驅(qū)動(dòng)力能提升一倍以上。